社内文書の検索を実現するには、今までデータベースを準備し、フォルダー作成、インデックスルール作成といったコストをかけざるを得なかった。 一旦作成したデータ格納ルールも、日に日に遵守されなくなり、いざ文書検索しようとしても見つからないという状況になりがちだった。 テキスト類似度解析「AI Infinity Text Similarity」を利活用すると、文書検索のためのデータベース・フォルダー・インデックスという概念がなくなり、１箇所に集積されたテキストデータに対して、自然な投げかけ（質問文送信）をすることで、過去の同じような投げかけ（質問文送信）とどれくらい似ているかという類似度をAIが解析し、その時にどのように対応したのかという回答まで抽出してくる。 また検索したい文書が社内格納文書だけにとどまらず、Googleを知識ソースとして回答を導くこともできるため、Googleの上に位置付けたポータルサイト機能も保有する。 キーワード検索ではなく自然な投げかけ（質問文送信）によるGoogle検索は、より一層の検索効率化を実現させる。
コールセンターでは、ベテランのオペレーターの知識を保有しない新人オペレーターの知識ソースとして利用することで、新人教育研修の大幅なコスト削減にも寄与でき、配属初日からベテランのオペレーターと何ら変わらぬ知識を保有しながら業務に従事できるようになる。
人材採用や人事異動においても、Aという会社のaというセクションが求める人材像をAIに学習させることで、対象となる人間がどのセクションに最適なのかを判断材料として提供することも可能になる。